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Enregistrement W3025768368

Selective and super-selective C-arm based cone beam CT angiography (CBCTA) with DynaCT for CyberKnife radiosurgery planning of intracranial arteriovenous malformations (AVMs).

2018· article· en· W3025768368 sur OpenAlexaff
Holmes Oe, J. Szántó, Abitbul Vt, Al Mansoori T, Haifa A Alqahtani, John Sinclair, Daniela Iancu, Shawn Malone

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensDr. H. Bliss Murphy Cancer CentreUniversity of OttawaOttawa HospitalMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyberknifeMedicineRadiosurgeryRadiologyAngiographyArteriovenous malformationCone beam ctRotational angiographyNuclear medicineRadiation therapyComputed tomography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Successful radiosurgery for intracranial arteriovenous malformations (AVMs) requires accurate delineation of the nidus in 3D. Exact targeting and precise equipment is needed to achieve obliteration of the nidus while minimizing toxicity to the surrounding brain. In some micro-AVMs and poorly visible AVMs we have used cone beam CT angiography (CBCTA) with selective and super-selective angiography where a micro-catheter is advanced into the feeding arteries- to assist with nidus definition for CyberKnife radiosurgery planning. METHODS: Four patients who had AVMs inadequately visualized with MRI, MRA, CT, CTA, and dynamic CT angiography (dCTA) were identified for selective angiography (2 had super-selective angiography) for CyberKnife radiosurgery. The mean age at the time of treatment was 45 years (range: 22 - 71 years). All patients had suffered prior hemorrhage and were deemed inoperable. Super-selective angiography was done under general anesthesia to minimize motion artefact and the risk of arterial dissection. Angiography was performed using the biplane angiographic suite (ArtisQ; Siemens). Cone beam reconstructions were performed using DynaCT software. For each scan, volumetric data was acquired over 20 seconds in a single rotation of the C-arm mounted flat-panel detector cone-beam CT system. The data set was imported into the CyberKnife TPS and co-registered with the treatment planning CT, T2 MRI and Toshiba dCTA. Delineation of the AVM nidus was performed by the multi-disciplinary AVM team. RESULTS: There were no adverse events related to the angiography or radiosurgery treatment. CBCTA data sets created using DynaCT were accurately co-registered with the treatment planning scans in the CyberKnife treatment planning system (Multiplan). For all 4 patients, feeding arteries, draining veins and nidi were clearly visualized and used to develop radiosurgery plans. Mean nidus size was 0.45cc (range: 0.07 - 1.00cc). CONCLUSIONS: For intracranial micro-AVMs and AVMs otherwise poorly visualized using DSA, MRA, CTA or dCTA, selective and super-selective CBCTA images (created using DynaCT) can be successfully imported into the CyberKnife TPS to assist in nidus delineation. Advancement of a micro-catheter into the feeding arteries to allow continuous contrast injection during volumetric scanning constitutes super-selective CBCTA. This technique provides superior visualization of micro-AVMs and should be utilized for radiosurgery planning of poorly visualized AVMs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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